Kazalo:
Video: Kako uvedete model strojnega učenja v produkciji?
2024 Avtor: Lynn Donovan | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2023-12-15 23:53
Uvedite svoj prvi model ML v proizvodnjo s preprostim tehnološkim skladom
- Usposabljanje a model strojnega učenja na lokalnem sistemu.
- Zavijanje logike sklepanja v aplikacijo bučke.
- Uporaba dockerja za shranjevanje aplikacije bučke.
- Gostovanje vsebnika Docker na primerku AWS ec2 in poraba spletne storitve.
Preprosto tako, kako uvedete model ML v produkcijo?
Možnosti za namestiti tvoj ML model v proizvodnji eno način uvajanja tvoj ML model je, preprosto shranite usposobljene in preizkušene ML model (sgd_clf), z ustreznim ustreznim imenom (npr. mnist), na neki lokaciji datoteke na proizvodnjo stroj. To lahko potrošniki preberejo (obnovijo). ML model datoteka (mnist.
Lahko se tudi vprašate, kako namestiti model strojnega učenja z uporabo bučke? Za uspešno namestiti a model strojnega učenja z Flask in Heroku, boste potrebovali datoteke: model.
Glavni deli te objave so naslednji:
- Ustvarite GitHub Repository (izbirno)
- Ustvarite in izberite model z uporabo podatkov Titanic.
- Ustvarite aplikacijo Flask.
- Preskusite aplikacijo Flask lokalno (izbirno)
- Namestite v Heroku.
- Preizkusna delovna aplikacija.
Vedite tudi, kaj pomeni uvesti model strojnega učenja?
Uvajanje je metoda, s katero integrirate a model strojnega učenja v obstoječe proizvodno okolje za sprejemanje praktičnih poslovnih odločitev na podlagi podatkov. Je ena zadnjih stopenj v strojno učenje življenjskega cikla in je lahko eden najbolj okornih.
Kako se uvajate v proizvodnjo?
Glede na to se pogovorimo o nekaterih načinih za nemoteno uvajanje v proizvodnjo, ne da bi pri tem tvegali kakovost
- Avtomatizirajte, kolikor je mogoče.
- Sestavite in zapakirajte svojo aplikacijo samo enkrat.
- Uvajajte ves čas na enak način.
- Razmestite z uporabo zastavic funkcij v vaši aplikaciji.
- Uvajajte v majhnih serijah in to pogosto.
Priporočena:
Zakaj bi se morali naučiti strojnega učenja?
To pomeni, da lahko analizirate na tone podatkov, iz njih izvlečete vrednost in pridobite vpogled ter pozneje uporabite te informacije za usposobitev modela strojnega učenja za napovedovanje rezultatov. V mnogih organizacijah inženir strojnega učenja pogosto sodeluje s podatkovnim znanstvenikom za boljšo sinhronizacijo delovnih izdelkov
Ali je Arima model strojnega učenja?
Klasične metode, kot sta ETS in ARIMA, prekašajo strojno učenje in metode globokega učenja za napovedovanje v enem koraku na enosmernih nizih podatkov. Klasične metode, kot sta Theta in ARIMA, prekašajo strojno učenje in metode globokega učenja za večstopenjsko napovedovanje na enosmernih nizih podatkov
Kakšne so prednosti AI in strojnega učenja?
Na kratko, umetna inteligenca in strojno učenje sta dvignila način, kako izkoriščamo moč podatkov za ustvarjanje uporabnih vpogledov, kar nam daje nova orodja za doseganje ciljev blagovne znamke. Ne glede na to, ali govorimo o višji personalizaciji, boljši in globlji inteligenci potrošnikov, večji hitrosti na trg itd
Kaj je analitika strojnega učenja?
Strojno učenje je metoda analize podatkov, ki avtomatizira izdelavo analitičnega modela. Je veja umetne inteligence, ki temelji na ideji, da se sistemi lahko učijo iz podatkov, identificirajo vzorce in sprejemajo odločitve z minimalnim človekovim posredovanjem
Kaj je zmanjšanje funkcij strojnega učenja?
Namen uporabe redukcije funkcij je zmanjšati število funkcij (ali spremenljivk), ki jih mora računalnik obdelati za izvajanje svoje funkcije. Zmanjšanje funkcij se uporablja za zmanjšanje števila dimenzij, zaradi česar so podatki manj redki in bolj statistično pomembni za aplikacije strojnega učenja